GraphRAG类型、限制、案例、使用场景详细解析

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检索增强生成（RAG）作为一种强大的技术，已成为解决大型语言模型（LLM）关键局限性的有效手段。通过利用从各种来源检索到的相关数据来增强 LLM 提示，RAG 确保 LLM 的响应是事实依据的、准确的，并且没有错觉。然而，RAG 系统的准确性在很大程度上依赖于它们获取相关、可验证信息的能力。使用基于向量存储的语义搜索构建的简单 RAG 系统，往往无法做到这一点，尤其是在需要推理的复杂查询中。此外，这些系统在发生错误时是模糊的，难以排除故障。 在本文中，我们探讨了 GraphRAG，这是一种构建 RAG 系统的优越方法。GraphRAG 是可解释的，利用图关系来发现和验证信息，并已成为现代人工智能应用中的前沿技术。 什么是 GraphRAG？ GraphRAG 是一种 RAG 系统，结合了知识图谱和大型语言模型（LLM）的优势。在 GraphRAG 中，知识图谱作为事实信息的结构 ………………………………